亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

A deep-learning strategy to identify cell types across species from high-density extracellular recordings

细胞外 深度学习 计算机科学 计算生物学 生物 人工智能 神经科学 细胞生物学
作者
Maxime Beau,David J. Herzfeld,Francisco Naveros,Marie E. Hemelt,F D'Agostino,Marlies Oostland,Álvaro Sánchez‐López,Young Yoon Chung,Michael Maibach,Stephen Kyranakis,Hannah Stabb,M. Gabriela Martínez Lopera,Agoston Lajko,Marie Zedler,Shogo Ohmae,Nathan J. Hall,Beverley A. Clark,Dana Cohen,Stephen G. Lisberger,Dimitar Kostadinov
标识
DOI:10.1101/2024.01.30.577845
摘要

Abstract High-density probes allow electrophysiological recordings from many neurons simultaneously across entire brain circuits but don’t reveal cell type. Here, we develop a strategy to identify cell types from extracellular recordings in awake animals, revealing the computational roles of neurons with distinct functional, molecular, and anatomical properties. We combine optogenetic activation and pharmacology using the cerebellum as a testbed to generate a curated ground-truth library of electrophysiological properties for Purkinje cells, molecular layer interneurons, Golgi cells, and mossy fibers. We train a semi-supervised deep-learning classifier that predicts cell types with greater than 95% accuracy based on waveform, discharge statistics, and layer of the recorded neuron. The classifier’s predictions agree with expert classification on recordings using different probes, in different laboratories, from functionally distinct cerebellar regions, and across animal species. Our classifier extends the power of modern dynamical systems analyses by revealing the unique contributions of simultaneously-recorded cell types during behavior.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
19秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
19秒前
27秒前
lena发布了新的文献求助10
31秒前
嗯对完成签到,获得积分10
33秒前
孙孙应助瘦瘦的寒珊采纳,获得10
36秒前
48秒前
bkagyin应助科研通管家采纳,获得10
48秒前
Jasper应助科研通管家采纳,获得10
48秒前
香蕉觅云应助科研通管家采纳,获得10
48秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
48秒前
bkagyin应助科研通管家采纳,获得10
48秒前
隐形曼青应助lena采纳,获得10
49秒前
风筝鱼完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
淡定白枫发布了新的文献求助10
1分钟前
zommen完成签到 ,获得积分10
1分钟前
run发布了新的文献求助10
1分钟前
研友_VZG7GZ应助淡定白枫采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
淡定白枫完成签到,获得积分10
1分钟前
孙孙应助瘦瘦的寒珊采纳,获得10
1分钟前
Panther完成签到,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
2分钟前
孙孙应助瘦瘦的寒珊采纳,获得10
2分钟前
Ellen应助背后梦安采纳,获得30
2分钟前
002完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
孙孙应助瘦瘦的寒珊采纳,获得10
2分钟前
Asher发布了新的文献求助10
2分钟前
背后梦安完成签到,获得积分10
2分钟前
霖霖完成签到,获得积分10
2分钟前
morena发布了新的文献求助10
2分钟前
研友_VZG7GZ应助科研通管家采纳,获得30
2分钟前
wanci应助Asher采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
苏小北完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
量子星尘发布了新的文献求助30
3分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3976643
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520735
关于积分的说明 11204613
捐赠科研通 3257484
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798716
邀请新用户注册赠送积分活动 877897
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806613